Código abierto. Nuevas posibilidades.

VectorBT es una biblioteca de backtesting de Python de código abierto que vectoriza la investigación de estrategias: empaqueta miles de combinaciones de parámetros en arrays de NumPy y los acelera con Numba y un motor Rust opcional, además de análisis de cartera y visualización interactiva con Plotly.

Backtesting.py es una biblioteca de Python para realizar backtesting de estrategias de trading. Ofrece una API simple, ejecución rápida, un optimizador integrado, estrategias base componibles y visualizaciones interactivas para analizar datos financieros OHLC(V).

Motor de investigación cuantitativa y simulador local priorizando las reglas de trading de las acciones A de China. Incluye cinco estrategias, validación de T+1, lotes, límites de precio, suspensiones, costos y deslizamiento, con soporte para verificación de datos, control de riesgos por capas, auditoría, despliegue en Docker y demostraciones offline deterministas.

Orquestador autónomo de trading cripto con IA basado en Model Context Protocol (MCP): consenso multiagente con LLM, backtesting agéntico, centro de mando por Telegram y panel 3D ciberpunk con visualizaciones en tiempo real.

Abu es un marco de inversión cuantitativa de código abierto basado en Python, soporta mercados de acciones, futuros, opciones y bitcoin, con estrategias de selección de momento, pruebas, gestión de posiciones y optimización de aprendizaje automático.

Freqtrade es un bot gratuito y de código abierto para trading de criptomonedas escrito en Python, con backtesting, modo dry-run, optimización de estrategias mediante machine learning, FreqAI para predicción adaptativa, control por Telegram/WebUI y soporte para importantes exchanges de spot y futuros.

Qlib es una plataforma de inversión cuantitativa orientada a la IA, diseñada para cubrir todo el pipeline de ML, desde el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos hasta el back-testing y la producción.